SLAM+AI Agent 机器人自主导航最小原型实现

一、核心逻辑

• SLAM = 机器人的眼睛 + 定位：回答'我在哪？周围环境什么样？'
• AI Agent = 机器人的大脑 + 决策：回答'我该去哪？怎么走？避障怎么搞？'
• SLAM+AI Agent = 能自主走路的智能机器人：眼睛感知→大脑决策→身体执行，形成闭环。

二、Demo 目标（10×10 网格场景）

机器人从 (0,0) 出发，SLAM 实时输出位置 + 栅格地图，AI Agent 自动规划路径、避开障碍，最终到达目标点 (5,5)。全程仅 3 个核心模块，无冗余逻辑：

1. Map 模块：模拟栅格地图（10×10）
2. SLAM 模块：维护机器人坐标，移动后更新位置
3. AI Agent 模块：读地图→做决策→下发移动指令

三、核心代码

以下是核心代码实现，注释详细，可直接运行：

import numpy as np

# ===================== 1. 极简 SLAM（模拟定位 + 建图） =====================
class SimpleSLAM:
    def __init__(self):
        self.x, self.y = 0, 0  # 机器人初始位置
        # 构建 10×10 栅格地图，0=可通行，1=障碍物
        self.map = np.zeros((10,10))
        self.map[2,3], self.map[4,5], self.map[7,8] = 1, 1, 1  # 手动加障碍

    def update_pose(self, dx, dy):  # 移动后更新位置（模拟 SLAM 定位更新），避障逻辑
        new_x, new_y = .x+dx, .y+dy
         <=new_x<  <=new_y<  .[new_y, new_x]==:
            .x, .y = new_x, new_y

     ():
         .x, .y, .  


 :
     ():
        .target_x, .target_y = target_x, target_y

     ():  
         x == .target_x  y == .target_y:
             
        
         x < .target_x  map_data[y, x+]==:
             
         x > .target_x  map_data[y, x-]==:
             
         y < .target_y  map_data[y+, x]==:
             
         y > .target_y  map_data[y-, x]==:
             
           

     ():  
        action_map = {:(,), :(-,), :(,), :(,-)}
         action_map.get(action, (,))


 __name__ == :
    slam = SimpleSLAM()
    agent = SimpleAgent(target_x=, target_y=)
    ()
    step = 
     step < :  
        x, y, map_data = slam.get_state()
        ()
        action = agent.think(x, y, map_data)
         action == :
            ()
            
        dx, dy = agent.act(action)
        slam.update_pose(dx, dy)
        step +=